背景 由于需要查看原始数据，而原始数据实时产生，数据量较大，大约1万/分钟，写入MDB占用MDB的流量带宽，故考虑将原始数据写入Hive 逻辑 Spark Streaming作业中将消费的RDD整体处理为一个临时表，然后insert into到Hive表当日分区，即追加到当日分区 现状 写入少部分数据后就没有新数据
基于顺序搜索的动态分区分配算法 实现动态分区分配，通常是将系统中的空闲分区链接成一个链。顺序搜索是指依次搜索空闲分区链上的空闲分区，去寻找一个其大小能满足要求的分区，适用于不太大的系统。 首次适应（first fit，FF）算法：从链首开始顺序查找，直至找到一个大小能满足要求的空闲分区
第一步 关闭swap分区:swapoff -a第二步修改配置文件 - /etc/fstab删除swap相关行 /mnt/swap swap swap defaults 0 0 这一行或者注释掉这一行 第三步确认swap已经关闭free -m 若swap行都显示 0 则表示关闭成功 第四步调整 swappiness 参数echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness # 临
fdisk -l 检查U盘的设备名 fdisk /dev/xxxxx 输入p 输入d 分别删掉所有分区 输入n 创建分区，（创建两个默认分区） 输入w 退出分区操作 mkfs -V -t vfat /dev/sdb1 格式化成vfat文件系统，以便Windows环境也可识别 参考 https://blog.51cto.com/u_2982693/3358904 https://blo
what： Kafka可以将主题划分为多个分区（Partition），会根据分区规则选择把消息存储到哪个具体分区中。 如果分区规则设置的合理，那么所有的消息将会被均匀的分布到不同的分区中，这样就实现了负载均衡 和水平扩展。 多个订阅者可以从一个或者多个分区中同时消费数据，以支撑海量
Spark内核 RDD ResilientDistributedDataset （弹性分布式数据集 ） 五大特性: A list of partitions A function for computing each split A list of dependencies on other RDDs Optionally, a Partitioner for key-value RDDs Optionally, a list of preferred locations to comp
欢迎观看 Microsoft OneNote 中文版教程，小编带大家学习 OneNote 的使用技巧，了解如何在 Microsoft OneNote 中创建更多空间。 可以使用 OneNote 创建所需数量的页、分区和笔记本。 添加页面，选择「显示导航」。 然后选择「添加页面」，为此页键入有意义的标题。 若要保持页井然有序，
Kafka - 01简介 Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区（partition）、多副本（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统； 最大的特性是可以实时处理大量数据以满足各种需求场景,如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Storm/Spark流式处理引擎、web/nginx日志、
先扩大.vdi文件 VitualBox已经识别到扩大的存储空间。 查看fdisk,可以看到总共90G,但是只有9.5G能用 但是Ubuntu系统还不能够识别扩大的存储空间，需要使用分区拓展工具辅助识别 sudo apt-get install gparted安装软件进行手动分区 应用分区的设定OK. 最后df
本文内容均为原创，意在学习交流，请勿用于非法用途，切记切记！ 关于如何调出客户端的选服界面 打开 config.json 拖到最后，找到 "dispatch": { "regions": [], "defaultName": "Grasscutter" } 进行如下修改 "dispatch": { "regions": [ {
第一章 问答题 什么是OS 地位一计算机系统硬件之上的第一层软件，是一切用户使用计算机硬件的接口，是构成计算机系统的核心。 作用一管理计算机系统资源，提供多用户使用计算机资源的途径和方式。 1.开发使用OS的目的 操作系统统一的控制和管理计算机所拥有的硬件和软件资源，使之可以得
摘要：本文主要带来4种Kafka网络中断和网络分区场景分析。 本文分享自华为云社区《Kafka网络中断和网络分区场景分析》，作者： 中间件小哥。 以Kafka 2.7.1版本为例，依赖zk方式部署 3个broker分布在3个az，3个zk（和broker合部），单分区3副本 1. 单个broker节点和leader节点网络中断 网络中断
参考：(80条消息) spark优化之分区插入_大怀特的博客-CSDN博客_spark插入 // 覆盖指定分区table("tv_group").write.option("partitionOverwriteMode", "dynamic").partitionBy("store_id", "group_id"). mode(SaveMode.Overwrite).save("x
目标： 1、Linux将16T的硬盘挂载到指定的目录下 2、Linux将16T的硬盘分区，分别挂载到不同的两个不同的目录下 准备知识： 1、Linux将所有的设备抽象为一个文件，保存在/dev文件夹下。设备名称一般为 hd[a-z]或sd[a-z]（[a-z]为分区号），hda一般是指IDE接口的硬盘，sda一般是指SATA接口的硬盘，如：hd
出这个主要涉及的就是取证部分和分析部分，分析部分自然不用说，多搞点知识点套个娃就行（ 主要是取证部分，昨天在制作虚拟磁盘镜像这块卡了好久，一开始用的是AccessData FTK Imager，后来发现效果似乎没有达到预期。又改用DiskGenius搞了好久才制作成功。接下来就讲讲怎么制作一个虚拟磁
删除分区后，索引会失效；所有需要重建索引操作，需要以下步骤： 方法一： 1、删除分区 ALTER TABLE 表名 DROP PARTITION 分区名 2、重建索引 alter index 索引名称 rebuild online; 方法二： 删除分区并更新索引(drop 一个分区表的某个分区会导致该分区表上的
Apache Doris是一个现代化的MPP分析性数据库产品。是一个由百度开源，在2018年贡献给Apache基金会，成为有顶级开源项目。仅需要亚秒级响应时间即可获得查询结果，可以有效地支持实时数据分析。Apache Doris可以满足多种数据分析需求，如数仓T+1模式固定历史报表，实时数据分析等。 数据模型
Centos7（非LVM）扩容根目录 系统安装在了VM上，so首先对虚拟机进行扩容： 1、进入VM，选择“虚拟机——>设置” 2、选择硬盘，看到扩展为置灰状态（看提示信息，发现有快照的，不能扩容） 3、到快照管理中直接删除所有的快照，重新回到设置中，进入扩展磁盘容量中，输入磁盘大小，确定 linux系统不会自动识
@Spark分区器(Partitioner) HashPartitioner（默认的分区器） HashPartitioner分区原理是对于给定的key，计算其hashCode，并除以分区的个数取余，如果余数小于0，则余数+分区的个数，最后返回的值就是这个key所属的分区ID，当key为null值是返回0。 源码在org.apache.spark包下： origin code: class
启动分区 在系统设计时，在PetaLinux工程里，为boot.bin预留多个启动分区。使用命令cat /proc/mtd或者ls /dev/mtd*，看得到多个分区。 传输新版本boot.bin 通过网络或者其它方式，把新版本boot.bin传输到单板的Linux文件系统。 写新版本boot.bin到QSPI Flash启动分区 使用flashcp 把新版
挂载：把指定的设备和根下面的某个文件夹建立关联 卸载：解除两者关系的过程 挂载文件系统：mount 格式：mount device mountpoint --- mount 设备名 挂载点 mountpoint：挂载点目录必须事先存在，建议使用空目录 选项： -t fstype：指定文件系统类型，比如ext4 -r readonly，只读挂载 -w read
分区是要将数据进行重新分布，传递到不同的流分区。keyBy 操作实际是一种按照hashCode 值进行重新分区的操作，这也是一种逻辑分区(按照散列值随机分开)。简单的说，分区就是slot 任务，重分区就是分配任务到不同的slot。 系统默认也有分区，比如：我们编写的程序可能对多个处理任务
磁盘分区的好处： 优化IO性能、实现磁盘配额、隔离系统和程序、可以采用多个文件系统 分区的方式： MBR --- 比较传统的分区 GPT MBR分区： MBR：Master Boot Record（主引导记录），1982年开发而来，使用32位表示扇区数，分区不超过2T 特点：支持的分区空间有限 0磁道0扇区： MBR的分区是按照分区
一、OLTP和OLAP是什么，二者比较 人类世界遵从基本的物理规律，数据世界里，关于数据的操作处理，也大体分为OLTP和OLAP两类。 OLTP on-line transaction processing 联机事物处理 以传统RDBMS关系型数据库为主要应用，用于基本的、日常的事务处理，例如银行交易 OL
Hive分区 在大数据中，最常见的一种思想就是分治，我们可以把大的文件切割划分成一个个的小的文件，这样每次操作一个个小的文件就会很容易了，同样的道理，在hive当中也是支持这种思想的，就是我们可以把大的数据，按照每天或者每小时切分成一个个小的文件，这样去操作小的文件就会容易很多了。
